MODEL DEPLOYMENT

边缘AI模型部署、量化与算子适配

把训练侧模型转换为目标设备可加载、可复现、可比较的部署产物,并在一致预后处理和冻结测试集上验证数值与业务指标。

ONNX与图优化FP16/INT8/INT4校准与精度回归自定义算子

具体功能、性能、精度、功耗、周期和交付范围,以目标硬件、软件版本、样本与书面验收条件为准。

模型转换、低比特量化、算子适配与板端精度回归

技术资料基线:2026年9月;项目启动前需重新核对具体型号、SDK、工具链和依赖版本。

SERVICE BOUNDARY

模型部署不是只生成一个引擎文件

工程范围同时覆盖输入尺寸、动态形状、颜色空间、归一化、NMS或解码、量化校准、算子回退、内存规划和版本归档。

本专题服务重点

模型转换、低比特量化、算子适配与板端精度回归

评估、开发和验收围绕该任务组织;涉及相邻模型、系统、硬件或量产工作时,按对应专题边界组合实施。

项目实施边界

  • 量化是否采用由精度、时延、内存和平台支持共同决定
  • 模型转换成功不等于业务准确率通过
  • 第三方模型、权重和数据的使用授权由提供方确认
ENGINEERING SCOPE

工程服务范围

各项服务可按项目单独实施,也可与相关专题组合;任务书将逐项明确输入、输出、第三方依赖、样机和测试责任。

02

转换与图优化

处理导出、中间格式、静态或动态形状、常量折叠和平台图优化。

  • 转换脚本
  • 算子清单
  • 警告与回退
03

量化与校准

准备代表性校准集,比较不同精度模式下的模型和业务指标。

  • 校准口径
  • 逐层定位
  • 精度决策
04

板端集成与回归

接入目标Runtime、内存和输入管线,记录端到端结果。

  • 运行配置
  • 资源记录
  • 版本归档
DELIVERY PROCESS

实施路径

先确认项目基线和关键前置条件,再进入详细开发与验证;各阶段结论均对应具体版本与记录。

01

复现原始模型

确认训练侧结果和样本输出可复现。

02

转换与静态检查

导出目标格式并检查算子、形状和数值。

03

量化与问题定位

按校准集和验收集比较精度差异。

04

目标板部署

接入Runtime、前后处理和业务接口。

05

冻结交付

归档脚本、模型、配置、日志、指标和限制。

DELIVERABLES

交付内容

最终交付范围由双方在任务书或合同中确认,文件均对应具体硬件、软件、工具链和测试版本。

  • 模型与依赖基线
  • 导出和转换脚本
  • 量化配置与校准说明
  • 目标平台模型或引擎
  • 板端推理示例与接口说明
  • 精度、性能和限制报告
ACCEPTANCE

验收条件

环境适应性、可靠性、认证和批量生产如需纳入验收,应在任务书中另行约定范围、样本与标准。

  • 原始模型和目标模型版本可追溯
  • 预处理与后处理在PC和板端一致
  • 量化前后使用同一冻结测试集
  • 不支持算子和回退路径有明确记录
  • 板端内存、时延和吞吐按约定口径测量
  • 构建命令和部署步骤可以在约定环境复现
PROJECT INPUT

项目评估需要的输入

资料暂不完整时,可先开展基线检查和可行性评估;正式范围与技术结论在关键输入确认后形成。

  1. 01模型文件及权重
  2. 02训练或导出环境
  3. 03输入输出张量说明
  4. 04预处理与后处理代码
  5. 05校准集和验收集
  6. 06目标芯片、板卡、系统和SDK

通常需要先按目标Runtime支持情况导出ONNX或其他中间格式,再处理算子、形状、量化和前后处理。

PROJECT INTAKE

先提供基线资料,再形成范围与验收条件

提交目标、现有资料、版本、问题、样机条件和必须达到的指标,可先进行资料审查或可行性评估。

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